一种断路器机械缺陷诊断的多信息决策权重分配融合方法

摘要

本发明公开了一种断路器机械缺陷诊断的多信息决策权重分配融合方法，此方法首先采集断路器合闸时的机构行程、线圈电流和多个位置振动信号，通过经验模态分解，获得信号的本征模函数，识别主要模态，计算主模态下模函数近似熵，构成描述断路器缺陷状态的特征向量；其次将每个信号的特征向量集作为训练集，设计多个Softmax诊断模型；再次将测试样本输入各个Softmax诊断模型，用近邻传播聚类算法聚合各诊断结果，定义Softmax模型诊断结果聚类权重；最后用D‑S证据理论结合Softmax模型诊断结果聚类权重，融合各个Softmax诊断模型，实现诊断结果融合。本发明提出的多信息融合断路器机械缺陷诊断方法，可有效降低诊断信息单一产生的片面化误差，极大提高断路器机械缺陷诊断准确率。